数据一致性问题非常多样,下面举一些常见例子.比如在更新数据的时候,先更新了数据库,后更新了缓存,一旦缓存更新失败,此时数据库和缓存数据会不一致.反过来,如果先更新缓存,再更新数据库,一旦缓存更新成功,数据库更新失败,数据还是不一致: 比如数据库中的参照完整性,从表引用了主表的主键,对从表来说,也就是外键.当主表的记录删除后,从表是字段置空,还是级联删除.同样,当要创建从表记录时,主表记录是否要先创建,还是可以直接创建从表的记录: 比如数据库中的原子性:同时修改两条记录,一条记录修改成功了,一条记

为了解决分布式一致性问题,产生了不少经典的分布式一致性算法,本文将介绍其中的2PC和3PC.2PC即Two-Phase Commit,译为二阶段提交协议.3PC即Three-Phase Commit,译为三阶段提交协议. 分布式系统和分布式一致性问题 分布式系统,即运行在多台不同的网络计算机上的软硬件系统,并且仅通过消息传递来进行通信和协调. 分布式一致性问题,即相互独立的节点之间如何就一项决议达成一致的问题. 2PC 2PC,二阶段提交协议,即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理:准备阶段

引言 狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统,每个节点独立地承担计算或存储任务,节点间通过网络协同工作.广义的分布式系统是一个相对的概念,正如Leslie Lamport所说[1]: What is a distributed systeme. Distribution is in the eye of the beholder.To the user sitting at the keyboard, his IBM personal computer is a nondistributed

导读 在上一篇文章<[分布式事务]基于RocketMQ搭建生产级消息集群?>中给大家介绍了基于RocketMQ如何搭建生产级消息集群.因为本系列文章最终的目的是介绍基于RocketMQ的事物消息来解决分布式系统中的数据一致性问题,所以先给大家率先介绍了RocketMQ消息集群的搭建. 原本是想着在这篇文章中直接介绍RocketMQ的事务消息特性,但是在梳理的过程中作者发现对于分布式事务的概念,可能还会有很多同学不理解或者理解得不是很深刻的地方,而跳过这些基本概念直接去学习上层的实践可能并不是一

在分布式系统领域,有一个理论,对于分布式系统的设计影响非常大,那就是 CAP 理论,即对于一个分布式系统而言,它是无法同时满足 Consistency(强一致性).Availability(可用性) 和 Partition tolerance(分区容忍性) 这三个条件的,最多只能满足其中两个.但在实际中,由于网络环境是不可信的,所以分区容忍性几乎是必不可选的,设计者基本就是在一致性和可用性之间做选择,当然大部分情况下,大家都会选择牺牲一部分的一致性来保证可用性(可用性较差的系统非常影响用户体验的

分布式理论基础(一)一致性及解决一致性的两种方式:2PC和3PC 1 一致性 1.1 简述 一致性,是指对每个节点一个数据的更新,整个集群都知道更新,并且是一致的 假设一个具有N个节点的分布式系统,当其满足以下条件时,我们说这个系统满足一致性: 全认同: 所有N个节点都认同一个结果 值合法: 该结果必须由N个节点中的过半节点提出 可结束: 决议过程在一定时间内结束,不会无休止地进行下去 1.2 面临着的问题 消息传递异步无序: 现实网络不是一个可靠的信道,存在消息延时.丢失,节点间消息传递做不到

分布式理论系列(二)一致性算法:2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 本文介绍一致性算法: 2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 两类一致性算法(操作原子性与副本一致性) 2PC 3PC 协议用于保证属于多个数据分片上的操作的原子性.这些数据分片可能分布在不同的服务器上,2PC 协议保证多台服务器上的操作要么全部成功,要么全部失败. Paxos Raft Zab 协议用于保证同一个数据分片的多个副本之间的数据一致性.当这些副本分布到不同的数据中心时

引言 狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统,每个节点独立地承担计算或存储任务,节点间通过网络协同工作.广义的分布式系统是一个相对的概念,正如Leslie Lamport所说[1]: What is a distributed systeme. Distribution is in the eye of the beholder.To the user sitting at the keyboard, his IBM personal computer is a nondistributed

分布式事务(1)---2PC和3PC理论 分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论,采用柔性事物特征,软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题. 分布式事物常见解决方案: 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) TCC或者GTS(阿里) 消息中间件最终一致性 使用LCN解决分布式事物,理念"LCN并不生产事务,LCN只是本地事务的搬运工". 一.两阶段提交(2PC) 两阶段提交又称2PC,2PC是一个非常经典的强一致.中心化的原子提交协议. 这里所说的中心

本文转自 https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 该系列博文会告诉你什么是分布式系统,这对后端工程师来说是很重要的一门学问,我们会逐步了解分布式理论中的基本概念,常见算法.

文章部分图片来自参考资料,侵删 概述 上一篇我们讲到CAP 理论,分区容错性,一致性,可用性三者不可能同时存在,而分区容错性又是客观存在的,那么为了保证可用性,我们牺牲了一致性,虽然我们保证不了强一致性,但是(Base理论)我们可以保证最终一致性. 而 2pc(两阶段提交) 和 3pc(三阶段提交)都是为了一致性协议,通过这些协议保证一致性. 2pc 2PC协议有两个阶段:Propose和Commit.在没有出错的情况下的2PC协议流程的画风是这样的: Propose阶段: coordinato

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战 絮絮叨叨 还记得刚入行开始写Java时,接触的第一个项目是国家电网的一个业务系统,这个系统据说投资了5亿人民币进行研发,鼎

一:分布式一致性协议--->对于一个分布式系统进行架构设计的过程中,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是就产生了一系列的一致性协议.--->长期探索涌现出一大批经典的一致性协议和算法.其中最著名的就是二阶段提交协议,三阶段提交协议和paxos算法. 二:2PC与3PC--->在分布式系统中,每一个机器节点虽然都能够明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是成功或失败,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果.因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了保持事

原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11484077.html 2PC 是计算机网络尤其是在数据库领域内,为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务处理过程中能够保持原子性和一致性而设计的算法. 协议说明 2PC是将事务的提交过程分成了两个阶段进行处理 阶段一:提交事务请求(投票阶段) 阶段二:执行事务提交(执行阶段) 在阶段二中,协调者会根据参与者的反馈情况来决定最终是否可以进行事务提交操作,正常情况下,包含以下两种可能 执行事务提

2pc和3pc区别 3pc背景:    2pc协议在协调者和执行者同时宕机时(协调者和执行者不同时宕机时,都能确定事务状态),选出协调者之后 无法确定事务状态,会等待宕机者恢复才会继续执行(无法利用定时器来做超时处理,超时后也不知道事务状态,无法处理,强制处理会导致数据不一致),这段时间这个事务是阻塞的,其占用的资源不会被释放.为了解决这个问题,产生了3PC协议. 原理:    3PC增加了一个中间状态,方便判断事务状态,新的协调者不用等宕机者恢复 就能决定事务状态,准确的提交事务或者终止事务.

目录 2PC(Two Phase Commit) 3PC(Three Phase Commit) TCC(Try-Confirm-Cancel) 2PC(Two Phase Commit) 顾名思义,二阶段提交的意思. 发起事务(Prepare) 事务的发起者提出一个请求(比如下单购买某个商品),要求其依赖的服务响应请求(比如锁定优惠券,冻结库存等等) 当所有的依赖方成都回复确认之后,事务的准备阶段完毕 确认/取消事务(Confirm/Cncel) 当请求得到所有的依赖服务的确认后,事务的发起者

最近比较忙,好久没更新了.这次我们来聊一聊分布式事务. 在微服务体系下,我们的应用被分割成多个服务,每个服务都配置一个数据库.如果我们的服务划分的不够完美,那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务.即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交成功或者同时回滚的场景.比如会员使用积分下订单这个场景,那么会员服务的积分扣减需要跟订单下单成功同时完成.如果下单成功,但是扣减积分接口失败,那么就会造成数据的不一致性.这个时候我们就需要使用分布式事务来保证数据的一致性. 由于

一.分布式一致性 一个事务需要跨多个分布式节点,又要保持事务的ACID特性,需要引入协调者来统一调度所有分布式节点的执行逻辑,被调度的节点称为参与者. 协调者负责调用参与者,并决定最终是否提交事务.基于这个思想,衍生出2PC和3PC两种协议 二.2PC协议(Two phase commit) 二阶段提交:将事务分成了投票和执行两个阶段. 优点:原理简单 缺点:单点问题.同步阻塞.无限期等待.脑裂 事务提交场景: 事务回滚场景: 三.3PC(Three phase commit) 三阶段提交:将2

也许简单看书就是没有刻意训练.更没有反馈,所以没有效果 我倒是想起自己,研究VCL源码的时候,都是自己给自己提问,然后苦思冥想.自己解决问题,然后Windows编程水平果然上了一个台阶.对什么叫做“框架”也有真正的了解. ----------------------------------------------------------------------------------------------- 有很多读者问李叫兽:为什么你年纪不大,经验并不多,但却能擅长复杂的商业策略和文案写作,

参考地址: https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html, 感谢原作者 http://blog.51cto.com/11821908/2058651 2PC 2PC(tow phase commit)两阶段提交[5]顾名思义它分成两个阶段,先由一方进行提议(propose)并收集其他节点的反馈(vote),再根据反馈决定提交(commit)或中止(abort)事务.我们将提议的节点称为协调者(coordinator),其他参与决议节点称为参与者